Перейти к основному содержанию
Основная функция Midjourney Tasks API заключается в том, чтобы запрашивать статус выполнения задачи, используя ID задачи, сгенерированный через Midjourney Imagine API или Midjourney Describe API. В этом документе подробно описывается интеграция Midjourney Tasks API, чтобы помочь вам легко интегрировать и в полной мере использовать мощные возможности этого API. С помощью Midjourney Tasks API вы можете легко реализовать запрос статуса выполнения задач Midjourney Imagine API или Midjourney Describe API.

​
Процесс подачи заявки

Чтобы использовать Midjourney Tasks API, сначала необходимо перейти на страницу заявки Midjourney Imagine API и подать заявку на соответствующую услугу, затем скопировать ID задачи Imagine API, как показано на рисунке:

Затем перейдите на страницу Tasks API Midjourney Tasks API и подайте заявку на соответствующую услугу, после перехода на страницу нажмите кнопку «Acquire», как показано на рисунке: Страница заявки Если вы еще не вошли в систему или не зарегистрированы, вы будете автоматически перенаправлены на страницу входа, где вас пригласят зарегистрироваться и войти в систему. После входа в систему вы будете автоматически возвращены на текущую страницу. При первой подаче заявки предоставляется бесплатный лимит, который позволяет бесплатно использовать этот API.

​
Пример запроса

Midjourney Tasks API можно использовать для запроса результатов как Midjourney Imagine API, так и Midjourney Describe API. Для получения информации о том, как использовать Midjourney Imagine API, обратитесь к документации Midjourney Imagine API. Для получения информации о том, как использовать Midjourney Describe, обратитесь к Midjourney Describe API. Мы возьмем в качестве примера ID задачи, возвращенный службой Midjourney Imagine API, и продемонстрируем, как использовать этот API. Предположим, у нас есть ID задачи: 7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434, далее мы покажем, как передать этот ID задачи.

​
Пример задачи

​
Установка заголовков запроса и тела запроса

Request Headers включает:
  • accept: указывает на прием ответа в формате JSON, здесь указывается application/json.
  • authorization: ключ для вызова API, после подачи заявки его можно выбрать из выпадающего списка.
Request Body включает:
  • id: загруженный ID задачи.
  • ids: массив ID задач для пакетного запроса.
  • action: способ выполнения операции над задачей, поддерживает retrieve (одиночный запрос) и retrieve_batch (пакетный запрос).
Настройка, как показано на рисунке:

​
Пример кода

Можно заметить, что на правой стороне страницы автоматически сгенерирован код на различных языках, как показано на рисунке:

Некоторые примеры кода:

​
CURL

curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/midjourney/tasks' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "id": "7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434",
  "action": "retrieve"
}'

​
Python

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/midjourney/tasks"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "id": "7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434",
    "action": "retrieve"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

​
Пример ответа

После успешного запроса API вернет информацию о деталях задачи, как показано на изображении: 
{
  "_id": "668aae3f550a4144a540803b",
  "id": "7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434",
  "application_id": "9dec7b2a-1cad-41ff-8536-d4ddaf2525d4",
  "created_at": 1720364607.967,
  "credential_id": "68253cc8-505d-47f4-97ad-0050a62e4975",
  "request": {
    "mode": "fast",
    "prompt": "Кот, сидящий на столе",
    "action": "generate"
  },
  "type": "imagine",
  "hold": false,
  "image_id": "1259525319472185344",
  "job_id": "da317da6-f500-48e6-bf32-dd48b3e6f84f",
  "response": {
    "image_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/midjourney/7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434.png?imageMogr2/thumbnail/!50p",
    "image_width": 1024,
    "image_height": 1024,
    "actions": [
      "upscale1",
      "upscale2",
      "upscale3",
      "upscale4",
      "reroll",
      "variation1",
      "variation2",
      "variation3",
      "variation4"
    ],
    "raw_image_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/midjourney/7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434.png",
    "raw_image_width": 2048,
    "raw_image_height": 2048,
    "progress": 100,
    "image_id": "1259525319472185344",
    "task_id": "7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434",
    "success": true,
    "job_id": "da317da6-f500-48e6-bf32-dd48b3e6f84f",
    "hold": false
  },
  "duration": 29.437000036239624,
  "finished_at": 1720364637.404
}
Возвращаемый результат содержит несколько полей, поле request — это тело запроса, отправленного для создания задачи, а поле response — это тело ответа, возвращенное после завершения задачи. Если type = imagine, его результат совпадает с запросом и ответом Midjourney Imagine API, если type = describe, его результат совпадает с запросом и ответом Midjourney Describe API. Описание полей следующее.
  • id: ID задачи по созданию этого изображения, используется для уникальной идентификации этой задачи по созданию изображения.
  • type: если type = imagine, это результат Midjourney Imagine API, если type = describe, это результат Midjourney Describe API.
  • job_id: ID задачи по запросу изображения, используется для уникальной идентификации этой задачи по запросу изображения.
  • image_id: уникальный идентификатор изображения, запрашиваемого в этой задаче, который необходимо передать при следующем изменении изображения.
  • request: информация о запросе в задаче по запросу изображения.
  • response: информация о ответе в задаче по запросу изображения.

​
Пакетный запрос

Это запрос для получения деталей нескольких задач по ID, в отличие от вышеуказанного, необходимо выбрать action как retrieve_batch. Request Body включает:
  • ids: массив загруженных ID задач.
  • action: способ выполнения операции над задачей.
Настройка, как показано на рисунке:

​
Пример кода

Можно заметить, что на правой стороне страницы автоматически сгенерирован код на различных языках, как показано на рисунке:

Некоторые примеры кода приведены ниже:

​
Пример ответа

После успешного запроса API вернет конкретную информацию о всех задачах пакетной обработки изображений. Например: 
{
  "items": [
    {
      "_id": "668aae3f550a4144a540803b",
      "id": "7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434",
      "application_id": "9dec7b2a-1cad-41ff-8536-d4ddaf2525d4",
      "created_at": 1720364607.967,
      "credential_id": "68253cc8-505d-47f4-97ad-0050a62e4975",
      "request": {
        "mode": "fast",
        "prompt": "Кот, сидящий на столе",
        "action": "generate"
      },
      "type": "imagine",
      "hold": false,
      "image_id": "1259525319472185344",
      "job_id": "da317da6-f500-48e6-bf32-dd48b3e6f84f",
      "response": {
        "image_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/midjourney/7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434.png?imageMogr2/thumbnail/!50p",
        "image_width": 1024,
        "image_height": 1024,
        "actions": [
          "upscale1",
          "upscale2",
          "upscale3",
          "upscale4",
          "reroll",
          "variation1",
          "variation2",
          "variation3",
          "variation4"
        ],
        "raw_image_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/midjourney/7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434.png",
        "raw_image_width": 2048,
        "raw_image_height": 2048,
        "progress": 100,
        "image_id": "1259525319472185344",
        "task_id": "7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434",
        "success": true,
        "job_id": "da317da6-f500-48e6-bf32-dd48b3e6f84f",
        "hold": false
      },
      "duration": 29.437000036239624,
      "finished_at": 1720364637.404
    },
    {
      "_id": "668b41d6550a4144a551d996",
      "id": "807f62de-c63e-4add-8345-7f0ae6dd18e7",
      "application_id": "9dec7b2a-1cad-41ff-8536-d4ddaf2525d4",
      "created_at": 1720402390.341,
      "credential_id": "6fd3e1d5-4bd6-47e8-8872-fab89a183b53",
      "request": {
        "mode": "fast",
        "prompt": "Красивая девушка",
        "action": "generate"
      },
      "type": "imagine",
      "hold": false,
      "image_id": "1259683790612070400",
      "job_id": "ede5c805-e231-498c-8f74-3aa76d5d6d12",
      "response": {
        "image_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/midjourney/807f62de-c63e-4add-8345-7f0ae6dd18e7.png?imageMogr2/thumbnail/!50p",
        "image_width": 1024,
        "image_height": 1024,
        "actions": [
          "upscale1",
          "upscale2",
          "upscale3",
          "upscale4",
          "reroll",
          "variation1",
          "variation2",
          "variation3",
          "variation4"
        ],
        "raw_image_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/midjourney/807f62de-c63e-4add-8345-7f0ae6dd18e7.png",
        "raw_image_width": 2048,
        "raw_image_height": 2048,
        "progress": 100,
        "image_id": "1259683790612070400",
        "task_id": "807f62de-c63e-4add-8345-7f0ae6dd18e7",
        "success": true,
        "job_id": "ede5c805-e231-498c-8f74-3aa76d5d6d12",
        "hold": false
      },
      "duration": 29.471999883651733,
      "finished_at": 1720402419.813
    }
  ],
  "count": 2
}
Возвращаемый результат содержит несколько полей, среди которых items включает в себя конкретную информацию о пакетных задачах изображений, каждая конкретная информация о задаче изображения аналогична полям, упомянутым выше. Поля информации следующие.
  • items, все конкретные детали пакетных задач изображений. Это массив, каждый элемент массива имеет такой же формат, как и возвращаемый результат для одиночной задачи.
  • count, количество задач пакетного запроса изображений.

​
CURL

curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/midjourney/tasks' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "action": "retrieve_batch",
  "id": "",
  "ids": ["7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434","807f62de-c63e-4add-8345-7f0ae6dd18e7"]
}'

​
Python

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/midjourney/tasks"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "action": "retrieve_batch",
    "id": "",
    "ids": ["7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434","807f62de-c63e-4add-8345-7f0ae6dd18e7"]
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

​
Обработка ошибок

При вызове API, если возникнет ошибка, API вернет соответствующий код ошибки и информацию. Например:
  • 400 token_mismatched: Неверный запрос, возможно, из-за отсутствующих или недействительных параметров.
  • 400 api_not_implemented: Неверный запрос, возможно, из-за отсутствующих или недействительных параметров.
  • 401 invalid_token: Неавторизовано, недействительный или отсутствующий токен авторизации.
  • 429 too_many_requests: Слишком много запросов, вы превысили лимит частоты.
  • 500 api_error: Внутренняя ошибка сервера, что-то пошло не так на сервере.

​
Пример ответа об ошибке

{
  "success": false,
  "error": {
    "code": "api_error",
    "message": "fetch failed"
  },
  "trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89"
}

​
Заключение

С помощью этого документа вы узнали, как использовать API Midjourney Tasks для запроса всех конкретных деталей о одиночных или пакетных задачах изображений. Надеемся, что этот документ поможет вам лучше интегрировать и использовать данный API. Если у вас есть какие-либо вопросы, пожалуйста, не стесняйтесь обращаться в нашу техническую поддержку.